技能 cass
🔍

cass

低風險 ⚙️ 外部命令🌐 網路存取📁 檔案系統存取

코딩 에이전트 히스토리 검색

개발자들은 AI 코딩 어시스턴트가 찾아낸 솔루션을 잃어버리곤 합니다. 이 도구는 Claude Code, Codex, Gemini, Cursor 및 8개 이상의 에이전트 세션을 통합 검색 가능한 데이터베이스로 색인화합니다.

支援: Claude Codex Code(CC)
⚠️ 67
1

下載技能 ZIP

2

在 Claude 中上傳

前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能

3

開啟並開始使用

測試它

正在使用「cass」。 TypeScript 타이핑 패턴 검색

預期結果:

Found 3 relevant sessions:
1. Claude Code: Created interface for API response (src/api/types.ts:15)
2. Cursor: Added type guards for user input (lib/validation.ts:42)
3. Aider: Refactored to use discriminated unions (types/events.ts:8)

正在使用「cass」。 오늘의 활동 검토

預期結果:

Timeline (Today - 6 hours of activity):
09:00-10:00: Database schema design (Claude Code)
10:00-11:00: API endpoint implementation (Cursor)
11:00-12:00: Authentication tests (Aider)

安全審計

低風險
v6 • 1/21/2026

Legitimate developer tool for indexing and searching coding agent session history. Static findings are false positives: shell backticks in documentation examples, AES-256-GCM encryption documentation, and standard dev path access for indexing. No malicious intent detected.

2
已掃描檔案
4,496
分析行數
3
發現項
6
審計總數

風險因素

⚙️ 外部命令 (1)
🌐 網路存取 (1)
📁 檔案系統存取 (1)
審計者: claude 查看審計歷史 →

品質評分

38
架構
100
可維護性
87
內容
30
社群
90
安全
74
規範符合性

你能建構什麼

과거 솔루션 찾기

전체 에이전트 히스토리를 검색하여 이전에 발견한 솔루션을 찾습니다. 오류 메시지, 함수 이름 또는 개념으로 쿼리할 수 있습니다.

크로스 에이전트 리서치

서로 다른 AI 에이전트가 동일한 문제에 어떻게 접근했는지 비교합니다. 솔루션의 패턴을 확인하고 다양한 전략으로부터 학습합니다.

팀 인계

팀원들과 관련 있는 과거 세션을 공유합니다. 다음 에이전트가 이미 시도된 내용을 이해할 수 있도록 컨텍스트를 내보냅니다.

試試這些提示

기본 검색
Search my agent sessions for solutions related to #{query}. Use cass search "#{query}" --robot --limit 10 --days 30. Report any relevant code patterns or commands that worked.
오류 해결
Find all sessions where I dealt with #{error_type}. Use cass search "#{error_type}" --robot --fields summary. Show me the approaches that succeeded.
타임라인 검토
Show me my agent activity for today. Use cass timeline --today --json --group-by hour. Summarize what I worked on.
에이전트 비교
Compare how Claude Code and Cursor handled #{topic}. Search both agents separately and show me their different approaches.

最佳實務

  • 설치 후 cass index --full을 실행하여 완전한 세션 커버리지 보장
  • AI 간 상호작용을 위해 --robot 플래그를 사용하여 구조화된 JSON 출력 획득
  • 개발 중 실시간 색인화를 위해 watch 모드(cass index --watch) 활성화
  • 모든 개발 머신의 세션을 검색하기 위해 원격 소스 구성

避免

  • 자동화된 워크플로에서 --robot 플래그 없이 cass 실행(터미널 차단됨)
  • 에이전트 세션 데이터 변경 후 정기적인 색인화 건너뛰기
  • 너무 많은 관련 없는 결과를 반환하는 부정확한 검색어 사용
  • 제한된 토큰 예산으로 작업할 때 --limit 플래그 무시

常見問題

CASS는 어떤 에이전트를 지원하나요?
CASS는 Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cline, OpenCode, Amp, Cursor, ChatGPT, Aider, Pi-Agent 및 Factory(Droid)를 지원합니다. 각 에이전트의 세션은 고유 형식과 위치에 저장됩니다.
로봇 모드는 TUI 모드와 어떻게 다른가요?
로봇 모드(--robot 플래그)는 AI 소비를 위해 설계된 구조화된 JSON을 출력합니다. TUI 모드는 사람 사용자를 위한 대화형 터미널 인터페이스를 시작합니다. 자동화된 워크플로에서는 항상 --robot을 사용하세요.
CASS로 원격 머신을 검색할 수 있나요?
예, CASS는 SSH를 통한 원격 소스를 지원합니다. cass sources setup을 실행하여 ~/.ssh/config에서 호스트를 검색한 다음, 원격 머신의 세션을 동기화하여 로컬에서 검색할 수 있습니다.
암호화된 ChatGPT 세션은 어떻게 되나요?
ChatGPT v2/v3는 macOS 키체인에 저장된 키로 AES-256-GCM 암호화를 사용합니다. CASS는 키체인 액세스가 허용된 경우에만 이를 색인화할 수 있습니다. 레거시 v1 세션은 암호화되지 않으며 자동으로 색인화됩니다.
CASS가 클라우드로 데이터를 전송하나요?
아니요, CASS는 로컬 전용 도구입니다. 모든 색인화 및 검색은 사용자의 머신에서 이루어집니다. 의미 검색 모델은 수동으로 설치해야 하며 자동으로 다운로드되지 않습니다.
색인화에 얼마나 많은 디스크 공간이 필요한가요?
CASS는 인덱스에 SQLite를 사용하며(일반적으로 광범위한 히스토리의 경우 10-50MB) 최소한의 메타데이터를 저장합니다. 원본 에이전트 세션 파일은 변경되지 않습니다.